Nắn chỉnh biến dạng ảnh số và ứng dụng

Quá trình xử lý ảnh số

Việc chọn các tính chất để thể hiện ảnh gọi là trích chọn đặc trưng (Feature Selection) gắn với việc tách các đặc tính của ảnh dưới dạng các thông tin định lượng hoặc làm cơ sở để phân biệt lớp đối tượng này với đối tượng khác trong phạm vi ảnh nhận được. Mặt khác, ảnh sau khi số hóa có thể bỏ qua công đoạn nâng cao chất lượng (khi ảnh đủ chất lượng theo một yêu cầu nào đó) để chuyển tới khâu phân đoạn hoặc bỏ tiếp khâu phân đoạn chuyển trực tiếp tới khâu trích chọn đặc trưng sau đó thực hiện nâng cao chất lượng ảnh (tăng độ sáng, độ tương phản, lọc nhiễu) hoặc khôi phục ảnh (hồi phục lại ảnh thật khi ảnh nhận được bị méo) v.v….

Các thành phần cơ bản của hệ thống xử lý ảnh

Ngoài ra trong hệ thống xử lý ảnh còn sử dụng các thiết bị cho phép lưu ảnh trên vật liệu khác như giấy in, giấy in nhiệt, giấy trong, đó có thể là máy in phun, in laser, in trên giấy ảnh đặc biệt bằng công nghệ nung nóng v.v. Với ảnh màu, nên sử dụng một hệ thống mới trừ trường hợp bạn cần một camera, TV màu và một màn hình đa tần số (ví dụ như: NEC MultiSync, Sony Multiscan, hoặc Mitsubishi Diamond Scan) để hiển thị ảnh màu.

Nắn chỉnh biến dạng

Phép toán hình thái (Morphology) trong nắn chỉnh biến dạng

+ Cách thực hiện: dịch chuyển điểm gốc của phần tử cấu trúc lần lượt trên các điểm ảnh theo thứ tự từ trên xuống dưới, từ trái qua phải, nếu các điểm nền và điểm ảnh của phần tử cấu trúc khớp với trên ảnh thì ta giữ lại điểm ảnh đó, nếu không ta đặt thành điểm nền. MỘT SỐ KỸ THUẬT NẮN CHỈNH BIẾN DẠNG HÌNH HỌC Như ta đã bàn trong chương 1, công việc nắn chỉnh thường có nhiều bước, nhưng mục đích cuối cùng là nắn chỉnh bề mặt của một vật (đối tượng) sao cho sau khi nắn chỉnh đối tượng sẽ không bị cong, bị vênh hay nhăn nheo, và hình ảnh trông sẽ đẹp hơn. Ta có thể định nghĩa: Nắn chỉnh ảnh là quá trình thao tác trên một đối tượng ảnh số, sao cho khi ảnh ở bất kỳ hình dạng nào như cong, vênh, bị bóp méo,… đều có thể được điều chỉnh.

Nắn chỉnh trên cơ sở phân vùng ảnh

Dựa trên lưới các đặc trưng vừa xây dựng được, ứng với mỗi điểm ảnh cần nội suy, hàm biến đổi sẽ xác định toạ độ của nó rồi xác định hai điểm có cùng toạ độ trên ảnh đích và ảnh gốc. Toạ độ của một điểm phụ thuộc vào tỉ lệ các khoảng cách từ nó đến các đỉnh của tam giác chứ không phải là khoảng cách tuyệt đối giữa chúng. Phép nội suy Bilinear xác định một hàm biến đổi từ một hình vuông kích thước 0,1x0,1 tới một tứ giác trong không gian (tứ giác này không nhất thiết phải đồng phẳng).

Nắn chỉnh trên cơ sở tập các điểm đặc trưng

Các công thức nắn chỉnh bao giờ cũng được đưa ra dựa trên các điểm đặc trưng và xây dựng các công thức nắn chỉnh là đại diện cho một thuật toán nắn chỉnh hình học. Thông thường nắn chỉnh hình dạng người ta dùng phương pháp bình phương bé nhất hoặc giá trị trung bình nhỏ nhất trên cơ sở thông tin thu được từ các điểm đặc trưng. Tuy nhiên không có giải pháp nào để xác định kích thước vùng đó là bao nhiêu là phù hợp với phép biến đổi này mà chỉ phụ thuộc vào kinh nghiệm và thực nghiệm.

Kỹ thuật nắn chỉnh dựa trên cơ sở vector

Trường hợp vector đơn sẽ là một trường hợp đặc biệt của trường hợp nhiều vector nếu như giá trị weight không bao giờ là 0 tại mọi điểm trên ảnh. Length là chiều dài của vector, dist là khoảng cách từ điểm ảnh đến vector, a, b, p là các hằng số dùng để thay đổi quan hệ giữa các vector. Với kỹ thuật vector khi thực hiện bóp méo một hình ảnh thì hình ảnh không còn ở trạng thái ban đầu nữa, tuy nhiên khi các tọa độ ánh xạ sang ảnh đích thì một số pixel ảnh sẽ không thể ánh xạ sang được, vì vật sẽ khó khăn cho việc chuyển đổi màu của ảnh.

Kỹ thuật nắn chỉnh dựa trên khung lưới 1. Xây dựng hàm biến đổi

Xây dựng khung nắn chỉnh

Vì trên cơ sở các điểm đặc trưng đã chọn, dùng phương pháp nội suy dựa trên lưới tam giác và tập các điểm đặc trưng là tìm ra ngay được công thức biến đổi đối với mỗi điểm ảnh cần nội suy. Nghĩa là, một điểm ảnh của vùng này thực chất chỉ cần xét sự ảnh hưởng của các điểm đặc trưng thuộc vùng đó đến nó nhưng làm theo cách không phân vùng thì phải xét đến cả những điểm đặc trưng của các vùng còn lại. Chớnh vỡ những nhược điểm trờn khi khụng định nghĩa rừ ràng cỏc mặt cần nội suy nên ở đây sẽ sử dụng phương pháp chia ảnh thành các vùng cần nội suy riêng biệt nhằm mục đích xây dựng khung cho đối tượng cần nắn chỉnh.

Các mô hình nắn chỉnh sử dụng trong phần mềm IrasC 1. Các mô hình nắn chỉnh trong IrasC

Nắn chỉnh một cuốn sách

Như vậy, vấn đề đặt ra là phải xác định được các cặp mặt tương đương giữa sách và hình hộp, công việc này dựa vào thuật toán xác định các điểm đặc trưng chúng ta đã trình bày ở chương 2 của luận văn. Vì trên cơ sở các điểm đặc trưng đã chọn, dùng phương pháp nội suy dựa trên lưới tam giác và tập các điểm đặc trưng là tìm ra ngay được công thức biến đổi đối với mỗi điểm ảnh cần nội suy (các phương pháp nội suy đã trình bày ở chương 2 của luận văn). Tuy nhiên, nếu làm như vậy đối với bài toán cụ thể này thì sẽ gặp phải một số khó khăn đó là khối lượng tính toán sẽ tăng lên, việc nội suy thiếu chính xác do hiệu quả nắn chỉnh khụng cao.

Giới thiệu chương trình